Dec, 2021

基于自编码器的背景重建和前景分割及背景噪声估计

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TL;DR本文提出了一种使用自编码器模拟场景背景的低维流形，通过与原始图像进行对比实现前景 / 背景分割，自编码器同时用于预测背景噪音，从而计算每一帧的像素相关阈值进行前景分割。该模型在 CDNet 2014 和 LASIESTA 数据集上超越了现有技术，且能够在某些非视频图像数据集上实现背景重构。
background reconstructionforeground object segmentationlow dimensional manifoldautoencoderpixel-dependent threshold
发现论文，激发创造
  • 基于两阶段卷积神经网络的背景重构和前景分割

    本文提出了一种端到端的两阶段深度卷积神经网络框架，用于视频序列中的前景分割，该方法利用背景图像的语义和先验知识以及前景和背景的先验视觉知识，与 CDNet 2014 相比，其性能提高了 4.9％。

    Jul, 2017

  • 视频中动作、前景和背景特征的分离

    本文介绍了一种非监督框架来提取视频表征的语义丰富特征，并提出了一个深度卷积神经网络来分离运动、前景和背景信息。实验结果表明，该网络可以在视频中成功分割前景和背景，并基于分离的运动特征更新前景外观。此处提供的预训练方法可以优于随机初始化和自动编码器预训练，促进了区分性分类任务。

    Jul, 2017

  • 发现可移动的物体

    本文针对对象发现这一问题，通过选择动态对象并使用自编码器提取图像特征并加入来自运动分割的弱学习信号，成功地从复杂场景中分离出运动和静止的动态对象，相较于其它抽象特征的方法在 KITTI 数据集上有更好的表现。

    Mar, 2022

  • 扰动生成模型中物体分割的出现

    本文介绍了一种无需人工注释即可学习如何从图像集合中分割对象的模型构建框架，通过训练分层场景的生成模型和特征向量编码器，结合阈值分割技术实现了真实图像中多类物体的自动识别与分割。

    May, 2019

  • 视频自编码器：静态三维结构和运动的自我监督解缠

    本论文提出了一个自监督学习的视频自编码器，能够从视频中学习出 3D 结构和相机姿态的解耦表示，通过重组这些表示来实现诸如新视角合成、相机姿态估计以及运动跟踪的任务。

    Oct, 2021

  • AutoRecon：三维物体自动发现与重建

    本文介绍了一种名为 AutoRecon 的新型框架，该框架利用自我监督的 2D 视觉转换器功能，通过多视图图像自动发现和重建对象，并使用分解的神经场景表示进行密集监督，从而实现了准确的对象重建和分割。

    May, 2023

  • 自监督深度去噪

    本研究提出一种基于自监督学习的全卷积深度自编码器，通过利用不同视角下的多个场景生成的多视点数据，结合深度和颜色信息，在训练期间去除噪声，在推理期间仅利用深度信息，有效地提高深度去噪效果。

    Sep, 2019

  • 基于解缠识别和非线性动力学模型的无监督学习

    本文介绍了一种用于无人监督学习序列数据的框架 ——Kalman 变分自编码器，该框架在描述视频中的动态变化时不使用构成其帧的像素空间，而是用一个描述其物体非线性动态的隐藏空间。该模型在各种模拟的物理系统视频中进行端到端训练，在生成和缺失数据输入任务方面优于竞争方法。

    Oct, 2017

  • 无监督结构噪声去除的变分有损自编码器

    本研究介绍了一种基于深度学习的无监督降噪方法，能够移除图像中的信号相关噪声和轴向相关噪声，无需干净图像或噪声模型作为输入，实验结果表明该方法优于现有的自监督和无监督图像降噪方法。

    Oct, 2023

  • 用变分自编码器从静态图像中预测不确定的未来

    该研究使用条件变分自编码器解决了计算机视觉系统中像素级别预测未来事件的问题，并通过训练多样的真实视频数据成功预测了大量场景中的行为，并且可应用于语义视觉任务。

    Jun, 2016